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- 工具


優秀的工具能加速迭代的循環。

為此,團隊在為自己構建工具方面投入了大量精力:無論是用於修復類型檢查和線程錯誤的簡單智能體原型,還是智能體和模型之上的調試和可視化界面,抑或是更加復雜的系統(比如CARBS可以自動完成大部分超參數調整和網絡架構搜索)。


- 理論

要想為智能體創建一個既能提供穩健基礎,又能保持長期安全的模型,就必須發展深度學習理論。

為此,團隊將研究重點集中在特征學習,以及理解大語言模型學習過程背後的核心機制上。

目前,團隊已經發表了不少關於自監督學習的理論基礎,以及神經網絡等系統學習的基本規律的文章。





會推理和碼代碼的AI智能體

不過,在開發出人人可用的AI智能體之前,團隊首先針對自己的使用場景進行了深入的研究。


並以此了解如何才能不斷地改進專門為智能體設計的推理模型,以及如何才能構建出讓智能體更加可靠的工具。

於是,在首批智能體原型中,有很大一部分都是圍繞著團隊的核心工作——代碼。

具體原因如下:


- 使用是發明的必要條件

要想讓AI智能體與人類一起穩定地工作,最佳途徑就是制造能夠用於日常工作的AI智能體,並在此過程中解決各種問題。

- 代碼可以提高推理能力

首先,在代碼上進行訓練有助於模型更好地學會推理。其次,由於編程問題非常客觀(代碼要麼通過測試,要麼不通過),因此可以為更廣泛的推理能力測試提供了一個相對理想的平台,從而讓團隊能夠了解到他們對底層系統的改進是否有效。

- 代碼對於行動非常重要

生成代碼是智能體與計算機上進行交互的有效方式。更強的編碼能力可以直接轉化為更有可能成功完成復雜任務的智能體。例如,會編寫SQL查詢從表格中提取信息的智能體,要比直接嘗試匯集相同信息的智能體更有可能滿足用戶的需求。

- 具有重要的戰略意義
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